《統計學習理論》的創立者是Vladimir N. Vapnik。統計學習理論是研究利用經驗數據進行機器學習的一種一般理論,屬於計算機科學、模式識彆和應用統計學相交叉與結閤的範疇。統計學習理論的基本內容誕生於20世紀60~~70年代,到90年代中期發展到比較成熟並受到世界機器學習界的廣泛重視,其核心內容反映在Vapnik的兩部重要著作中,《統計學習理論》即是其中一部,另一部是“The Nature of Statistical Learning Theory”(《統計學習理論的本質》)。由於較係統地考慮瞭有限樣本的情況,統計學習理論與傳統統計學理論相比有更好的實用性,在這一理論下發展齣的支持嚮量機(SVM)方法以其有限樣本下良好的推廣能力而備受重視。
發表於2024-12-23
統計學習理論 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
Statistical Learning Theory這本書是一本完整闡述瞭統計機器學習思想的名著。在該書中作者對統計機器學習和傳統機器學習的區彆的本質進行瞭詳細的論證,並且指齣統計機器學習能夠對訓練樣本給齣精確的學習效果,並能夠迴答訓練過程需要的樣本訓練數等一係列問題。
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圖書標籤: 機器學習 統計學習 數學 SVM 計算機科學 統計學 統計 模式識彆
統計學習理論與統計學習理論的本質一起讀,用瞭差不多10多天的時間,部分證明很多都跳過,但大概看過並不難理解。 書中的思路很清晰,而且很對稱很完美,終於令我對學習理論有瞭新的理解,廓然一心的感覺,真心不錯。
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評分統計學習理論本質那本書的擴展版
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